import tensorflow as tf  # 导入 TF 库

if __name__ == '__main__':
    ##张量
    a = 1.2
    aa = tf.constant(1.2)
    print(type(a), type(aa), tf.is_tensor(aa))
    x = tf.constant([1, 2., 3.3])
    print(x)

    a = tf.constant([1.2])  # 创建一个元素的向量
    print(a, a.shape)

    # 三维张量
    print('三维张量:')
    a = tf.constant([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])  # 创建 3 维张量
    print(a)
    # 字符串类型
    print('字符串类型:')
    a = tf.constant('Hello, Deep Learning.')  # 创建字符串
    print(a)
    # 小写化字符串
    print(tf.strings.lower(a))
    # 布尔类型标量
    a = tf.constant(True)  # 创建布尔类型标量
    print(a)
    a = tf.constant([True, False])  # 创建布尔类型向量
    print(a)
    a = tf.constant(True)  # 创建 TF 布尔张量
    print(a is True)  # TF 布尔类型张量与 python 布尔类型比较
    print(a == True)  # 仅数值比较
    # 创建指定精度的张量
    print(tf.constant(123456789, dtype=tf.int16))
    print(tf.constant(123456789, dtype=tf.int32))

